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臺北市原住民族部落大學

臺北市原民會【掌握AI應用與技術數位實戰力，勇敢挑戰TQC專業證照】專案課程

114臺北市原民會專案課程

臺北市原民會【掌握AI應用與技術數位實戰力，勇敢挑戰TQC專業證照】專案課程

報名連結: <a href="https://www.tbc.cip.gov.tw/master/ShortUrl?Result=ts2c3f">https://www.beclass.com/rid=30500b96896b70a2f7a9</a>

培養對AI應用與技術的實務能力、建立對AI技術整合與應用的完整概念

本課程將訓練學員以創新思維及實務技巧，將AI技術化為智慧應用。

從零開始深入學習AI基礎知識、演算法及機器學習原理，透過系統化學習步驟，培養AI專業技能，輕鬆掌握未來職場新趨勢！

一、課程日期：9/1起 ；每週一晚19:00-22:00；共12週36小時。

職訓電腦講師：勞動部勞動力發展署(桃竹苗分署、北基宜花金馬分署)、台北市政府、新北市政府、技藝電腦(中壢)

電腦圖書作者：碁峰資訊、博碩文化、松崗資產管理

TQC / TQC+ 中華民國電腦技能基金會：認證課程講師

電腦專任講師：巨匠電腦總公司、聯成電腦公訓處、聯成電腦企訓處、中壢技藝學會、文山社區大學

三、學員資格：凡年滿16歲的原住民及非原住民朋友皆可參加，不限學歷，不需考試。(原住民學員優先報名)

五、參加費用：免費。原住民新生請於開課當日，於上課教室繳交原民身分證明文件影本。

(二)具電腦作業系統基本使用與操作

七、其他費用：考照費用：1500元，依實支付(原民身分專案支付，非原民自行支付)。

八、報名日期：即日起至課程開課當日或額滿截止。

九、上課地點/考試地點：南港社大(台北市南港區東新街108巷23號成德國中內)。

十、洽詢電話：南港社大(02)27828272分機#10，臺北市原住民族部落大學(02)2651-6365

十一、課程大綱：若因疫情或災害影響，得採取混成教學模式(實體教學和線上教學)進行。

<table border="3" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<thead>
		<tr>
			<th scope="row">
			週
			</th>
			<th scope="col">
			主題
			</th>
			<th scope="col">
			內容
			</th>
		</tr>
	</thead>
	<tbody>
		<tr>
			<th scope="row">
			1
			</th>
			<td>
			AI發展歷程與生態系
			</td>
			<td>
			探討AI從1950年代萌芽至現今的關鍵技術突破與里程碑事件
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			2
			</th>
			<td>
			AI發展歷程與生態系
			</td>
			<td>
			說明AI發展過程中形成的軟硬體、平台及技術工具所組成的產業生態圈
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			3
			</th>
			<td>
			AI應用領域與產業發展
			</td>
			<td>
			包含智能投資、風險評估、信用評分等，協助金融產業提升決策效率與精準度
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			4
			</th>
			<td>
			AI應用領域與產業發展
			</td>
			<td>
			包括影像診斷、自動化診療系統、精準醫療，提升醫療效能與品質
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			5
			</th>
			<td>
			AI演算法及專家系統
			</td>
			<td>
			說明規則式推論系統如何模擬專家知識進行判斷，並應用於專業決策
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			6
			</th>
			<td>
			AI演算法及專家系統
			</td>
			<td>
			包括搜尋法、啟發式搜尋、決策樹及神經網路，協助處理不同問題類型
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			7
			</th>
			<td>
			AI機器學習原理
			</td>
			<td>
			說明監督式、非監督式、半監督式學習的差異及其實務上的適用範圍
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			8
			</th>
			<td>
			 AI機器學習原理
			</td>
			<td>
			解釋神經網路架構、深度學習模型建置原理，及其在影像和語言處理上的應用
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			9
			</th>
			<td>
			AI統計與資料分析原理
			</td>
			<td>
			學習如何透過資料清理、轉換、歸一化等程序，提高AI模型的準確性
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			10
			</th>
			<td>
			AI統計與資料分析原理
			</td>
			<td>
			說明統計方法如回歸分析、假設檢定及分類分析等在AI模型中的實際應用
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			11
			</th>
			<td>
			AI系統開發資源
			</td>
			<td>
			介紹常用的AI開發平台如TensorFlow、PyTorch及Azure AI，加速系統建置
			</td>
		</tr>
		<tr>
			<th scope="row">
			12
			</th>
			<td>
			AI人工智慧應用與技術認證考試
			</td>
			<td>
			AI人工智慧應用與技術認證考試
			</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

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